في الجزء الأول من مدونة أفضل لغات البرمجة لعلم البيانات تحدثنا عن 7 لغات. وشملت تلك اللغات التي يستخدمها الحد الأقصى من الأشخاص الذين يتعاملون مع البيانات الضخمة.
في هذه المدونة، أدرج النصف الآخر من القائمة التي تضم الوافدين الجدد فيما يتعلق بلغات البرمجة في الجزء الأول. وقد اكتسب بعضها شعبية مماثلة لـ Java وHadoop وR وSQL، بينما احتل البعض الآخر مكانًا رائعًا في السوق بسبب الميزات المميزة التي تقدمها.
قائمة لغات البرمجة لعلم البيانات:
1. بايثون –
تعد بايثون واحدة من أفضل لغات البرمجة مفتوحة المصدر للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة اللازمة للبيانات الضخمة. اكتسبت بايثون شعبية بين المبرمجين الذين يستخدمون اللغات الموجهة للكائنات. تتميز لغة Python بأنها بديهية وأسهل في التعلم من لغة R، وقد نمت المنصة بشكل كبير في السنوات الأخيرة، مما يجعلها أكثر قدرة على التحليل الإحصائي مثل لغة R. تتميز لغة Python USP بسهولة القراءة وصغر حجمها.
تطبيقات العصر الحديث مثل كما تم إنشاء Pinterest وInstagram باستخدام Python. إنها لغة تقليدية موجهة للكائنات، وهي لغة تؤكد على مستويات إضافية من الإنتاجية وسهولة القراءة. وستكون لغة بايثون أيضًا مناسبة تمامًا لمشاريع البيانات الضخمة التي تتعامل مع الشبكات العصبية.
2. MATLAB –
يُعد MATLAB من بين أفضل لغات البرمجة لعلم البيانات إذا كان عليك العمل مع المصفوفات. إنها ليست لغة مفتوحة المصدر ولكنها تستخدم في الغالب للأكاديميين بسبب ملاءمتها للنمذجة الرياضية والحصول على البيانات. تم تصميم MATLAB للعمل مع المصفوفات في المقام الأول مما يجعله خيارًا جيدًا جدًا لاستخدامه في النمذجة الإحصائية وإنشاء الخوارزميات. يعد MATLAB جيدًا أيضًا لمهام علوم البيانات التي تتضمن الحسابات الجبرية الخطية والمحاكاة وحسابات المصفوفات.
العيب في MATLAB هو أنه يفرض قيودًا على إمكانية نقل التعليمات البرمجية.
3. Scala –
لغة برمجة Scala عبارة عن مزيج من لغات البرمجة الشيئية والوظيفية التي تساعد في بناء تطبيقات قوية وقابلة للتطوير لعلوم البيانات. وبالتالي، فهو يعمل مع كل من Java وJavascript. يجمع Scala بين العديد من الميزات المفيدة للغات الأخرى في أداة واحدة محكمة وسهلة الاستخدام.
راجع أيضًا: أشياء يجب تذكرها حول الحوسبة السحابية: Dos
يعتمد Scala على يتم تشغيل Java والتعليمات البرمجية المترجمة على th نظام JVM البيئي، مما يجعله قويًا ومرنًا خارج البوابة، حيث يمكن تشغيله على أي منصة. يتطلب Scala لعلم البيانات موهبة إضافية قليلة في التجريد والتفكير. إن ميزات قابلية التوسع ومعالجة الأرقام في Scala جعلتها من بين أفضل لغات البرمجة لعلم البيانات.
4. Hive QL –
<
Apache Hive عبارة عن بنية أساسية لمستودع البيانات مبنية على أعلى Hadoop لتوفير تلخيص البيانات والاستعلام والتحليل. Hive QL هي لغة استعلام Hive التي تحتوي على واجهة تشبه SQL للاستعلام عن البيانات المخزنة في قواعد البيانات وأنظمة الملفات المختلفة التي تتكامل مع Hadoop. لا تقدم Hive دعمًا للإدراجات والتحديثات والحذف على مستوى الصف.
تم تصميم Hive QL للعمل أعلى Apache Hadoop أو منصات التخزين الموزعة الأخرى مثل نظام ملفات Amazon S3. إن مفهوم Hive لقاعدة البيانات هو في الأساس مجرد كتالوج أو مساحة اسم للجداول. باستخدام Hive، نحصل على التجريد اللازم لـ SQL لتنفيذ استعلامات Hive QL على Java API دون تنفيذ الاستعلامات في Java API ذات المستوى المنخفض.
5. جوليا –
<
تعتبر جوليا جديدة نسبيًا بين لغات البيانات. حسنًا، اللغات الأكثر اختيارًا هي R وPython وJava. ولكن لا تزال هناك ثغرات يتعين البحث عنها. إن معرفة جوليا لبضع سنوات فقط يثبت أنها خيار جيد. تعد لغة جوليا لغة عالية المستوى وسريعة ومعبرة بشكل جنوني.
تعتبر جوليا أكثر ملائمة للعمل مع تدفقات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي نظرًا لأن ميزاتها مبنية على جوهر اللغة. نظام جوليا البيئي من الملحقات والمكتبات ليس ناضجًا أو متطورًا مثل اللغات الأكثر رسوخًا، ولكن الوظائف الأكثر شيوعًا متاحة، مع إضافة المزيد بمعدل ثابت.
6. Pig Latin –
<
تعد Pig Latin من بين أفضل لغات البرمجة لعلم البيانات وهي موجهة أيضًا مع Hadoop وهي أيضًا نظام مفتوح المصدر. وهي تشكل طبقة اللغة لمنصة Apache Pig، التي تقوم بفرز وتطبيق الوظائف الرياضية على مجموعات البيانات الكبيرة والموزعة.
يمكن لـ Pig تنفيذ وظائف Hadoop الخاصة به في MapReduce أو Apache Tez أو Apache Spark.
يمكن توسيعه باستخدام الوظائف المحددة من قبل المستخدم والتي يمكن كتابتها بأي لغة يدعمها مثل Java أو Python أو JavaScript أو Ruby أو Groovy. يمكن إجراء استدعاء دالة لهذه العناصر مباشرة من كود لغة Pig Latin.
7. GO –
<
Go، تم تطويره بواسطة Google في عام 2007 وهو عبارة عن برنامج برمجي مجاني ومفتوح المصدر لغة. على الرغم من كونه قادمًا جديدًا إلى عالم علوم البيانات، إلا أنه يكتسب زخمًا بسبب بساطته. في المقام الأول، لم يتم تطوير لغة Go للحوسبة الإحصائية ولكنها سرعان ما حصلت على الحضور السائد بسبب سرعتها ومألوفتها.
يعتمد بناء جملة Go على لغة C، والتي أثبتت أنها ساعدت بشكل كبير في اعتمادها. . يمكن لـ Go أيضًا استدعاء البرامج الروتينية، والتي تتم كتابتها بلغات برمجة أخرى مثل Python لتحقيق وظائف غير متوفرة في Go.
تخبرك القائمة أعلاه عن أفضل 15 لغة بيانات يمكنك اختيارها لها. منظمة البيانات الضخمة الخاصة بك.
حسنًا، بهذا وصلنا إلى نهاية بنية الطبقة الوظيفية، ولكن ليس إلى نهاية البيانات الضخمة. كل يوم يتم الكشف عن لغز جديد حول البيانات الضخمة. حتى بعد التعرف على جميع الأدوات، لا يزال هناك الكثير مما يجب معرفته وفهمه وتحليله وتعلمه وإنجازه في البيانات الضخمة.
قراءة: 0
